Comprensión de los modelos de IA

Diferentes tipos de modelos de IA  

Modelos de aprendizaje automático  
El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA. Si bien todos los modelos de ML son IA, no todos los modelos de IA usan ML. El objetivo de la IA es permitir que las máquinas actúen de manera similar a los humanos, mientras que el ML se enfoca en enseñarles a las máquinas a tomar decisiones y hacer predicciones sin programación explícita. Los modelos de ML identifican patrones en los datos, lo que les permite aprender y mejorar el rendimiento con el tiempo. 

Modelos de IA de aprendizaje profundo 
Los modelos de aprendizaje profundo, también conocidos como redes neuronales profundas, son formas avanzadas de aprendizaje automático. Inspirados en la estructura y función del cerebro humano, estos modelos procesan grandes cantidades de datos no estructurados, como texto, imágenes y sonidos. Se destacan en el reconocimiento de patrones para generar insights y predicciones. Las aplicaciones comunes incluyen reconocimiento facial, procesamiento de lenguaje natural (PLN), realidad virtual y vehículos autónomos.

Modelos de IA generativa  
La IA generativa (GenAI) se refiere a la IA que puede crear contenido nuevo, como texto, imágenes, música, videos, traducciones y código. Estos modelos se entrenan en vastos conjuntos de datos y emplean el aprendizaje profundo para identificar y analizar patrones, lo que les permite generar resultados originales. Los ejemplos incluyen ChatGPT para IA conversacional y DALL-E para la generación de texto a imagen. GenAI ha revolucionado el panorama de la IA, ampliando sus aplicaciones para las empresas y el público.

Modelos de lenguaje  
Los modelos de lenguaje son sistemas de IA diseñados para comprender y generar lenguaje humano. El tipo más avanzado, los modelos de lenguaje grande (LLM), es un subconjunto de la IA generativa. Los LLM se entrenan en conjuntos de datos masivos de lenguaje natural utilizando técnicas avanzadas de ML. Pueden generar respuestas de texto matizadas y contextualmente relevantes a las indicaciones. Los ejemplos incluyen ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot y Meta AI.
 
Modelos predictivos de IA 
Los modelos predictivos de IA aprovechan la IA y el ML para identificar patrones, predecir resultados y generar pronósticos a través del análisis de datos estadísticos. Si bien el análisis predictivo no es nuevo, la IA mejora la velocidad y la precisión de estos procesos mediante el uso de grandes conjuntos de datos. Las aplicaciones incluyen gestión de inventario, análisis del comportamiento del cliente, gestión de riesgos y pronóstico de tendencias futuras.
 
Modelos de IA de visión artificial 
Los modelos de IA de visión artificial utilizan ML para entrenar computadoras para que interpreten y comprendan datos visuales, similares a la percepción humana. Estos modelos analizan imágenes y videos para identificar patrones y clasificar objetos. Las aplicaciones van desde el reconocimiento facial y la navegación autónoma de vehículos hasta la imagen médica. Si bien DALL-E y DALL-E 2 implican la generación de imágenes, combinan principalmente visión artificial y PLN.
 
Modelos de IA de recomendación 
Los modelos de IA de recomendación analizan el comportamiento del usuario mediante análisis de big data y algoritmos de ML para sugerir elementos de interés. Comúnmente empleados en plataformas como Netflix, Spotify y las redes sociales, estos modelos personalizan las experiencias de los usuarios en función de datos como compras anteriores, historial de búsqueda y datos demográficos.

Cómo funcionan los modelos de IA

El proceso de creación de un modelo de IA que pueda comprender, interpretar y extraer información valiosa de los datos implica varios pasos: 

• Recopilación de datos: los datos son la base de todos los proyectos de IA, por lo que su recopilación es crucial, ya sea que se trate de una simple pieza de texto o de un conjunto de datos complejo.  
• Limpieza y preparación de datos: los datos recopilados deben limpiarse y prepararse antes de que un modelo de IA pueda usarlos. Se excluyen los datos innecesarios, irrelevantes o falsos, y los datos se formatean para que la IA pueda utilizarlos. La calidad de los datos es crítica, ya que afecta directamente la precisión y confiabilidad de un modelo.
• Entrenamiento: el modelo de IA se entrena alimentando los datos en un algoritmo seleccionado, lo que permite que el modelo aprenda y se perfeccione para un mejor rendimiento.
• Pruebas: luego del entrenamiento, se evalúa el modelo para comprobar la precisión de sus respuestas.
• Ajuste preciso: si un modelo no ofrece la calidad de resultados deseada, debe ajustarse y optimizarse hasta que cumpla con los estándares esperados.
• Implementación: una vez que un modelo está listo, se puede implementar para su uso dentro de la organización.
• Mejora continua: a medida que trabajan con nuevos datos, los modelos de IA pueden aprender y adaptarse, lo que les permite mejorar el rendimiento con el tiempo.

Casos de uso empresarial de IA

Las empresas utilizan la IA para una amplia gama de aplicaciones, y se desarrollan más todo el tiempo. Los casos de uso comunes incluyen: 

Servicio al cliente: Esta es una de las aplicaciones de IA más conocidas. Muchas empresas ya están utilizando chatbots y asistentes virtuales para ayudar a los clientes con preguntas y solución de problemas. Estos se están volviendo más sofisticados, permitiéndoles asumir más tareas y liberando a los agentes humanos para abordar situaciones más difíciles. La IA también puede utilizarse para la personalización y recomendaciones, ayudando a los clientes a encontrar nuevos productos o servicios basados en su historial.  

Productividad y eficiencia: La IA es muy buena en automatizar tareas tediosas y que consumen mucho tiempo para ahorrar tiempo y recursos y permitir que los humanos se concentren en trabajos de mayor valor. La IA también puede analizar los procesos actuales para identificar brechas de rendimiento o cuellos de botella, sugerir formas de mejorar los flujos de trabajo y utilizar la priorización basada en datos para aumentar la eficiencia. 

Gestión de la cadena de suministro: La IA puede utilizarse para automatizar y mejorar muchos procesos dentro de las cadenas de suministro para una mayor eficiencia y un mejor servicio al cliente. Por ejemplo, las aplicaciones de IA ayudan a hacer que la previsión de la demanda sea más precisa, optimizan el inventario, monitorean la producción, automatizan el envío y reducen el tiempo de inactividad con mantenimiento predictivo y resolución de problemas. 

Creación de contenido: Las herramientas de IA generativa permiten a las personas crear contenido escrito, visual y musical de alta calidad con indicaciones en lenguaje natural. Los ejemplos van desde la escritura, edición y corrección de textos hasta el diseño gráfico, la creación y edición de imágenes y videos, y la narración interactiva. La IA también puede ayudar en la creación de código y la depuración. 

Mitigación de riesgos y seguridad: La IA puede utilizarse para reducir el riesgo y proteger activos físicos y virtuales importantes. La IA ya es fundamental para las medidas de ciberseguridad, incluyendo la identificación de vulnerabilidades del sistema, la supervisión de operaciones y el bloqueo de amenazas. La IA también puede utilizarse para detectar posibles fraudes y gestionar datos para el cumplimiento normativo. 

Innovación: Los aspectos de automatización y eficiencia de la IA ayudan a optimizar los procesos y permiten a las personas más oportunidades para idear y elaborar estrategias. La IA también puede ayudar a acelerar la I+D, diseñar nuevos productos y optimizar los esfuerzos de marketing y ventas. Y el análisis de datos impulsado por IA puede ayudar a las empresas a ver nuevas oportunidades y mantenerse competitivas. 
 
Estos son solo algunos ejemplos de las formas en que la IA se está utilizando en los negocios. Nuevas aplicaciones se lanzan todo el tiempo, y las empresas están descubriendo cómo personalizar la IA para sus necesidades únicas. 

Implicaciones éticas y sociales

Si bien la IA tiene un gran potencial para ayudar a los humanos, también tiene el potencial de causar daño, y las personas que desarrollan IA tienen la responsabilidad de prevenir resultados dañinos. Las áreas de preocupación ética y social relacionadas con los modelos de IA incluyen las siguientes: 

• Precisión: se sabe que los modelos de IA generativa generan “alucinaciones”, salidas que son falsas o simplemente creadas de la nada en lugar de basarse en datos fácticos.  
• Sesgo: Si los modelos se entrenan en conjuntos de datos que contienen sesgos, ese sesgo puede quedar codificado en el modelo. De esta forma, los prejuicios sociales como el racismo pueden perpetuarse en los resultados de la IA.
• Contenido falsificado digitalmente: los actores malintencionados pueden usar modelos de IA para crear deepfakes que pueden causar daños personales o ser utilizados en ciberdelitos.  
• Derechos de autor: los modelos de IA a menudo usan contenido disponible públicamente sin el consentimiento de sus propietarios, y surgen problemas de derechos de autor y plagio porque es difícil rastrear cómo un modelo de IA usa el contenido.
• Privacidad: los datos personales confidenciales empleados para entrenar modelos de IA deben ser protegidos.
• Transparencia y rendición de cuentas: El proceso de toma de decisiones de los modelos de IA suele ser poco claro, lo que dificulta la evaluación de los resultados y la asignación de responsabilidades.  

Los estándares de ética de la IA, como la Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial de la UNESCO, ofrecen orientación para las organizaciones que buscan desarrollar y gestionar modelos de IA de manera ética y responsable. Un número creciente de gobiernos también está desarrollando legislación para regular la IA. 

Tendencias futuras en el modelado de IA

El recorrido de la IA apenas está comenzando, y el modelado de IA seguirá evolucionando. Algunas tendencias que las organizaciones deberían tener en cuenta incluyen: 

IA agéntica: la IA agéntica consiste en “agentes” que pueden realizar tareas para otra entidad de forma autónoma. Mientras que los sistemas tradicionales de IA se basan en entradas y programación, los modelos de IA agéntica están diseñados para actuar más como un empleado humano, ya que entienden el contexto y las instrucciones, establecen objetivos y actúan de forma independiente para lograr esos objetivos mientras se adaptan según sea necesario, con una mínima intervención humana. Estos modelos pueden aprender del comportamiento del usuario y otras fuentes más allá de los datos de entrenamiento inicial del sistema.
 
IA multimodal: la IA multimodal se refiere a sistemas que procesan y generan contenido a través de múltiples modalidades de datos, como texto, imágenes y videos. Si bien muchos modelos actuales de IA se especializan en una sola modalidad, los avances están permitiendo que los sistemas se integren y hagan una transición sin problemas entre ellos. Por ejemplo, ciertos modelos de IA pueden generar imágenes a partir de descripciones textuales o crear videos a partir de entradas textuales o visuales. Estas capacidades mejoran la interacción del usuario al ofrecer una mayor flexibilidad y aplicaciones intuitivas. 

IA de código cerrado: los modelos de IA más conocidos, como ChatGPT, DALL-E, Claude, Gemini de Google y Copilot de Microsoft, son modelos propietarios. Estos modelos cerrados de proveedores externos están entrenados con grandes cantidades de datos, algo que pocas empresas tienen los recursos para lograr, y son muy poderosos. Sin embargo, también tienen inconvenientes. La gobernanza puede ser motivo de preocupación debido a su estilo de “caja negra”, que dificulta la supervisión de cómo generan resultados. Las empresas también pueden ser justificadamente cautelosas a la hora de liberar datos confidenciales y propiedad intelectual en un sistema de otra empresa.  

IA de código abierto: los modelos de código abierto ofrecen una alternativa que requiere muchos menos recursos que la creación y el entrenamiento de un LLM. Los modelos de código abierto suelen ser gratuitos, lo que permite a las empresas la oportunidad de diseñar sobre el código existente. Estos modelos permiten una mayor supervisión y personalización a través del ajuste preciso que los modelos propietarios y pueden estar disponibles para una organización de forma indefinida. Las empresas pueden emplear modelos de código abierto para mantener la privacidad de sus datos, al tiempo que aprovechan el poder de la IA para crear valor a partir de esos datos en aplicaciones personalizadas. Los modelos de código abierto democratizan la IA, y su uso seguirá creciendo.  

Por ejemplo, Databricks ofrece DBRX, un LLM de propósito general que permite una IA generativa personalizable y transparente para empresas de todos los tamaños. DBRX sirve como punto de partida para ser ajustado o adaptado para aplicaciones de IA específicas. DBRX supera a todos los modelos de código abierto establecidos en puntos de referencia estándar.

IA centrada en datos con Databricks

La capacidad de gestionar modelos de IA se ha vuelto fundamental para que las empresas sigan siendo competitivas. Mosaic AI, que forma parte de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks, unifica los datos, el entrenamiento de modelos y los entornos de producción en una única solución. Esto permite a las organizaciones utilizar de forma segura los datos empresariales para aumentar, ajustar o crear sus propios modelos de ML e IA generativa. Con Mosaic AI, las organizaciones pueden crear sistemas de IA de calidad de producción de forma segura y rentable, implementar y gobernar de forma centralizada todos los modelos de IA y monitorear los datos, las características y los modelos de IA en un solo lugar.